8个品牌把AI营销从口号变成了账本

前几天，我翻到 Klaviyo 发布的一份 AI 趋势报告。

数据挺有意思。将近一半的营销人说，AI 让他们的工作效率和产出「显著提升」。

但更有意思的是后半段。这群已经被 AI 「泡」了两三年的营销人，开始抱怨了。

49% 的人希望 AI 能帮他们做行业对标分析，看看自己跟同行差在哪。44% 的人想让 AI 自动判断网站弹窗该在什么时候弹出来。32% 的人想让 AI 帮他们做 A/B 测试。

你发现没有？

他们要的已经不是「帮我写句话」，而是「帮我做判断」。

AI 在营销这件事上，正在从玩具变成工具，从工具变成同事。

今天我就给你讲 8 个品牌的故事。看看这些公司到底怎么用 Klaviyo 的 AI，把「我们也在用 AI」这句话，变成了真实的收入和利润。

Culture Kings：800万客户，怎么做到不「群发骚扰」？

Culture Kings 是澳大利亚的街头潮牌。800 万客户，分布在 3 个大区，受众差异极大。

以前他们怎么做营销？群发。一份邮件模板走天下。后果就是，你一个买球鞋的年轻人收到了推荐童装的通知，你觉得这个品牌懂你吗？大概率会退订。

他们干的第一件事：把 SMS 从 Yotpo 搬到 Klaviyo，跟邮件合到一起。

合并的核心目的只有一个：数据打通。 同一个客户的邮件行为和短信行为，在一个面板里看清楚。然后再用 Klaviyo 的 Segments AI 做人群分群。

效果呢？全球 SMS 点击率同比涨了 388%。澳大利亚市场，营销活动退订率降 43%，自动化流程退订率降 64%。

Culture Kings 的电商负责人说了一句话让我印象很深：「我们的受众横跨 3 个大区，每个区都需要不同的打法。Klaviyo 的 AI 功能，就是我们的加速器。」

Happy Wax：AI 选评论，比人选得还准

Happy Wax 做家用香薰。蜡炉、香薰片，客单价不高，靠的是复购和口碑。

他们做了两件聪明事。

第一件，把邮件、短信、用户评论全搬到 Klaviyo。一个平台管三件事。技术栈成本直接降了 10%。归因也清楚了。以前一个订单到底算邮件的还是短信的？吵不清楚。现在数据在一块儿，一清二楚。

第二件更有意思。他们用 AI 自动挑选用户评论，放到购物车挽回流程和召回流程里。

什么叫选评论？ 就是同一个用户「把商品放进购物车又走了」，你用什么评论去拉他回来？

传统做法是营销人手动挑一句好的，贴上去。但问题来了：每个人在意的点不一样。有人在乎香味，有人在乎颜值。你贴一句「味道好闻」，打动不了在乎颜值的人。

Happy Wax 的做法是让 AI 根据每个用户的历史行为，自动匹配最可能打动他的那条评论。结果？2024 年 8 月，SMS 带来的收入同比涨 18%。上线 Klaviyo Reviews 头 100 天，评论提交量同比涨 27%。

他们的 VP 说了一句话：「我现在做任何分群，都从 AI 开始。十次里有九次，它是对的。」

天呐。十次对九次。你想想看，这意味着什么？

这意味着，一个原来需要营销总监凭经验拍板的决策，现在可以被 AI 做到 90% 的准确率。

Saranoni：出走一圈，回来发现还是值

Saranoni 做高端毛毯。他们走了弯路。

为了省钱，从 Klaviyo 切去了一个更便宜的平台。结果呢？邮件到达率掉了，自动化也跟不上。折腾了一阵，又回来了。

回来的头 6 个月，ROI 35 倍。Klaviyo 归因收入里 36% 来自自动化流程。他们从 2 个邮件流程，扩展到了 20 多个跨渠道自动化。

他们用 AI 干了两件事。

一是表单展示优化。就是网站上那个弹窗，到底在用户看了几秒之后弹出来、弹在哪个位置、手机端和电脑端分别怎么放，AI 自动测试、自动选最优。赢的那一版，表单提交率涨了 14%。

二是用 Segments AI 做地域定向。每创建一个分群，至少省 10 分钟。

10 分钟看起来不多。但你想想，如果你一周要建 20 个分群，一年下来是多少？

超过 170 个小时。 这是一个全职员工一个多月的工作量，被 AI 吃掉了。

Lifestraw：从 3% 到 33%，中间发生了什么？

Lifestraw 做净水器。一个听起来很刚需但营销很难做的品类。

他们以前用 ActiveCampaign。邮件收入只占总营收的 3%。

3%。这意味着邮件这个渠道，基本被废掉了。

换到 Klaviyo 之后，2024 年上半年，邮件收入占比从 3% 跳到了 33%。整整翻了 10 倍。ROI 69 倍。

他们的 DTC 负责人说了一句让我笑了出来的话：「这些自动化流程就像一匹拉车的马，日夜不停地干。我们什么都不用做。太强了。」

她用 Flows AI 干了一件具体的事：用一句话生成了一套订阅确认流程。

一句话。40 分钟的工作量，省了。

她原话是：「Flows AI 直接帮我把流程结构搭好了。我觉得很厉害。」

Force of Nature：小团队的 AI 大法

Force of Nature 做环保清洁剂。小团队，从 Mailchimp 切到 Klaviyo。

同比涨 52%。自动化流程收入同比涨 140%。流程收入占了 Klaviyo 归因收入的 46%。

他们用 Segments AI 做精确的人群分组，不光用来发邮件和短信，还拿去指导 Meta（Facebook）上的广告投放。Klaviyo 里建好的相似人群，导到 Meta 上做 lookalike audience，获客成本和 ROAS 都比以前好。

CMO 说了句大实话：「Klaviyo 让我们这种小团队也能用上大公司级别的工具。」

Tata Harper：30 天，注册量涨 65%

Tata Harper 做植物护肤。他们用 AI 优化注册表单的展示方式。

因为数据都在一个平台里，他们一口气让 AI 生成了 20 个变体，覆盖桌面端和移动端的不同位置和时机。

AI 自己测，自己选。赢的版本上线 30 天后，注册量同比涨了 65% 以上。

20 个变体，让 AI 自己跑。 你让一个营销团队手动做，光测试的排期就够你喝一壶。

Every Man Jack：补货邮件的时间，差了 30 天

这个故事我觉得是最能说明 AI 价值的。

Every Man Jack 做男士个护。年收入超过 1 亿美元，渠道包括自有电商、Target 和 Whole Foods。

男士个护的核心是复购。但以前他们的补货邮件，卡在购买后第 45 天发。

问题来了：他们的客户，平均 75 天后才会复购。

45 天发和 75 天发，差了 30 天。 这 30 天里发的每一封邮件，都在浪费。更糟的是，客户还没用完呢，你就催他买新的，他会觉得你在骚扰他。

Klaviyo 的预测分析给每个客户算了一个「预计下次购买日期」，补货流程按这个个性化时间发。

90 天里，预测分群贡献了 12.4% 的 Klaviyo 归因收入。

他们的留存营销负责人说了一句我特别认同的话：「我相信 Klaviyo AI，因为它省时间、帮我个性化，但最重要的是，控制权还在我手里。」

这句话很关键。说白了，AI 帮你把决策做得更精准，但拍板的还是你。

Willow Tree Boutique：30年老店的新武器

The Willow Tree Boutique 开了 30 多年，有多家实体店、一个网店，还有一个直播卖货的 App。

他们一直能按邮件打开行为、浏览行为、App 使用行为做分群。但有一个难题始终解不开：按消费力分群。

结果就是，预算有限的客户收到了高价商品推送，吓跑了。

预测分析解决这个问题的方式很简单：按客户的「预计下次购买时间」和消费力水平分群，把贵的推给买得起的人，把性价比选择推给预算敏感的人。

头 6 个月，邮件营销收入涨 53%。

更有意思的是 BFCM（黑五网一）。2023 年他们把「60 天未购买」的人群单独拉出来发促销（平时只发 30 天未购买的），结果是史上最高收入的 BFCM。

8 个品牌讲完了，规律是什么？

你回头想想这 8 个品牌。它们卖的东西完全不同：潮牌、香薰、毛毯、净水器、清洁剂、护肤、男士个护、精品女装。

但它们做的事其实就 4 件：

第一，把数据打通。 邮件、短信、评论、行为数据，放在一起。数据散在各处，AI 再聪明也巧妇难为无米之炊。Culture Kings、Happy Wax、Force of Nature，都是先整合再谈 AI。

第二，让 AI 做分群。 让 AI 根据行为数据自动切人群，替代营销人凭经验拍脑袋。Culture Kings 搞定了 3 大区 800 万客户，Force of Nature 用分群去指导 Meta 广告投放。

第三，让 AI 做测试。 Saranoni 和 Tata Harper 都让 AI 自动跑表单变体，一个涨 14%，一个涨 65%。你要是手动做，根本跑不了 20 个变体。

第四，用预测分析算时间。 Every Man Jack 算补货时间，Willow Tree 算购买力和复购窗口。这是所有用法里 ROI 最高的，因为时间对了，一切都对了。

Klaviyo 的那份报告里，有一组数据特别值得琢磨。将近一半的营销人说 AI 显著提升了效率。但还有另一半，他们在说：AI 还不够深。

不够深在哪？在对标分析，在自动决策，在测试优化。

换句话说，AI 已经证明了自己能省时间、能提效率。下一步的战场，是让它帮你做判断。

8 个品牌已经走在了前面。你呢？